excel的决策与分析(excel建立决策模型)

1. excel建立决策模型

1、在图表区域点击右键，点击选择数据。

2、点击水平分类轴的编辑按钮。

3、选择横坐标的数据区域。

4、完成。

Excel 是 Microsoft Office system 中的电子表格程序。您可以使用 Excel 创建工作簿（电子表格集合）并设置工作簿格式，以便分析数据和做出更明智的业务决策。特别是，您可以使用 Excel 跟踪数据，生成数据分析模型，编写公式以对数据进行计算，以多种方式透视数据，并以各种具有专业外观的图表来显示数据。简而言之：Excel是用来更方便处理数据的办公软件。

2. 绘制决策表

决策表能罗列出所有的可能情况，并清晰的指出相应的处理方式，用户不需要考虑其中的逻辑关系就能一眼看出其中什么样的动作对应什么样的情况，这比程序语言中层层嵌套的逻辑语句要强多了。而所有可能情况的平面罗列，也能避免在程序语言编写中，因为逻辑上的层层嵌套而产生遗漏，尤其在if-then-else结构中else部分是可选的情况下。

因为逻辑控制在编程中的重要地位，决策表成为设计逻辑控制时十分重要的一个工具。

3. 决策表格

打开excel文件 2.点击“视图”功能 3.找打“网格线”功能 4.去掉对号即可实现，其他地方为空白 方法/步骤2 1.点击左上角的功能键 2.选择“excel选项”

3.找到“高级”中的“显示网格线”

4.去掉对勾，点击“确定”即可 Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件，最早版本是在1985年开发的。 Microsoft Excel可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作等，具有打开或关闭表格标题行、计算列使用单个公式调整每一行、数据排序和筛选、自定义公式和文本输入等功能。目前，Microsoft Excel被广泛应用于管理、统计财经、金融等众多领域。

4. 如何建立决策树模型

决策树算法的最大深度，也就是其max_depth参数，代表了决策树的复杂程度，即上述例子中做出问题判断的数量，问题判断数量越多，就代表决策树的深度越深，这个模型的计算也越复杂。

max_depth:决策树最大深度，决策树模型先对所有数据集进行切分，再在子数据集上继续循环这个切分过程，max_depth可以理解成用来限制这个循环次数。

5. 如何在excel建立决策树

excel是数据分析类办公软件，具体请看OFFICE官方给出的解释：Excel 是 Microsoft Office system 中的电子表格程序。您可以使用 Excel创建工作簿（电子表格集合）并设置工作簿格式，以便分析数据和做出更明智的业务决策。特别是，您可以使用 Excel设置一些保密信息，下面我们看看excel如何设置密码：

点击菜单栏的文件→选择信息→点击保护工作簿→选择用密码进行加密了→在出现加密对话框中填入设定的密码→点击确定→工作簿就已经进行了密码保护→再次打开此文件时会提示输入密码。

这样就能基本保证你的一些信息不泄露。

6. 怎么用excel制作决策树

在某些时候需要做一些规划类的项目时需要自己对软件有很好的基础，但相对有一些规划、决策制定方案来说，基本的问题excel也是可以解决的。如何使用excel进行规划求解是掌握Excel数据分析的基本技能。下面和小编一起来学习吧。

工具/原料

excel

一个求解问题的背景

方法/步骤

打开一个新的Excel表格。单击【开始】-【office2013-小编使用的是2013的】。

输入你想制作成的项目内容，比如说项目20万购买产品，需要购买：鞋子、帽子、衬衣、领带、羽绒服、袜子等产品。输入如下：

然后也将这些基本的买1件情况下的和算出来。（告诉小技巧可以使用数组求和。）

单击【公式】菜单菜单里面的内容找到【规划求解】，如果没有，你可以查看我的下一条经验，如何导出找到规划求解这个工具。点击【规划求解】得到下面的图。

对应好单元格高，填写目标值的单元格。其次同样设置最大值，在这个问题中我们的值就是20万。其次还有一些基本的需要调整的单元格内容的选取。

最后就是对这个问题的一种约束条件。比如说这里的所有商品都为整数，且都至少买一件，还有羽绒服至少买20件，帽子30个等等，看我们怎么来做的。选择【添加】。

然后就看你电脑的运行情况咯，最后得到的结果如图所示。

7. 怎么用excel做决策树

1 表格算法是一种基于数据表格的数据处理方法，可以用于数据分析、数据挖掘等领域。2 表格算法的使用需要先将数据整理成表格的形式，然后根据具体的需求选择不同的算法进行处理。常用的表格算法包括聚类分析、决策树、关联规则挖掘等。3 在实际应用中，表格算法可以帮助我们更好地理解数据、发现数据之间的关系，并用于预测、分类、推荐等任务。需要注意的是，在使用表格算法时，我们需要保证数据的准确性和完整性，避免出现误差和偏差。